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Predictive Maintenance in der Holzindustrie

Datum/Uhrzeit:
-

Veranstaltungsort:
Präsenz

Veranstalter:
JOANNEUM RESEARCH
FH JOANNEUM

Zielgruppe:
Technik, Entscheidungsträger, Geschäftsführer, Forschung & Entwicklung, Qualitätsmanagement

Bei Interesse erhalten Sie die Präsentationsunterlagen auf Anfrage unter info@dih-sued.at.

Beschreibung

Basierend auf einem Vorprojekt soll eine erweiterte Machbarkeitsstudie für die holzverarbeitende Industrie zur zustandsbasierten Instandhaltung auf Basis von Retrofitting durchgeführt werden, um die Effizienz und in weiterer Folge Wettbewerbsfähigkeit regionaler Unternehmen zu steigern. In diesem Zusammenhang sollen einerseits Handlungsempfehlungen und Best Practices abgeleitet und andererseits auch Forschungslücken für weiterführende Forschungsaktivitäten identifiziert werden. Zudem wird ein kontinuierlicher Austausch zwischen den beteiligten Unternehmen angestrebt und gefördert.

Inhalt

In der österreichischen, holzverarbeitenden Industrie gibt es zahlreiche hochautomatisierte Anlagen, die die regionale sowie auch internationale Wettbewerbsfähigkeit sicherstellen. Allerdings werden diese Anlagen zumeist über Jahrzehnte hinweg betrieben und weisen entsprechendes Potenzial hinsichtlich Wartungsoptimierung (Stichwort zustandsbasierte Instandhaltung) auf. In einem vorangegangenen DIH-Projekt (JOANNEUM RESEARCH, ROBOTICS) ist bereits identifiziert worden, dass dieser Sachverhalt eine substanzielle Herausforderung für holzverarbeitende Unternehmen in Österreich darstellt.

Aus technologischer Sicht ist das Erfassen von Maschinendaten und in weiterer Folge deren Analyse im Sinne von zustandsbasierter Instandhaltung notwendig, um ungeplante Maschinenstillstände so gering wie möglich zu halten. Ungeplante Maschinenstillstände entstehen in der Regel durch das Versagen einer Maschinenkomponente und sind insofern als kritisch anzusehen, als im Moment des Versagens andere Maschinenkomponenten sowie Personen zu Schaden kommen könnten.

Aus wissenschaftlicher Sicht entspricht die Erfassung und Analyse von Maschinendaten im Sinne von zustandsbasierter Instandhaltung dem grundsätzlichen Stand der Technik und ermöglicht die Erreichung ökologischer sowie ökonomischer Unternehmensziele. Allerdings ist die Auswahl von geeigneten physikalischen Messgrößen (z.B. Temperatur und Schwingungen) sowie deren Messposition spezifisch für die jeweilige Anlage wobei diese Größen oftmals über die Nachrüstung von entsprechender Sensorik (Retrofitting) erfasst werden müssen. Darüber hinaus müssen Analyse- und Modellierungsmethoden geeignet gewählt werden, um den zugrundliegenden technischen Prozess zu berücksichtigen. Aufgrund dessen kommt es hierbei häufig zu Fehlentscheidungen und -investitionen, da eine fundierte Grundlage zur Auswahl der Messgrößen und -position sowie auch der Analysemethoden fehlt.

Ältere Maschinen, die entsprechend gewartet sind und daher weitere Jahre eingesetzt werden, verfügen in der Regel nicht über Möglichkeiten zur Erfassung und Aufzeichnung von Maschinendaten. Darüber hinaus stellen die Hersteller von neuen Anlagen oftmals keine umfangreiche Datenschnittstelle zur Verfügung. Mit Hilfe von Retrofitting-Maßnahmen können Maschinendaten erhalten werden, ohne, dass hierbei eine Neuanschaffung einer Maschine notwendig wird. Durch die somit ermöglichte zustandsbasierte Instandhaltung können etwaige Wartungskosten weiter gesenkt werden, was die Wettbewerbsfähigkeit regionaler Unternehmen im internationalen Wettbewerbsmarkt steigert.

Ziele

Basierend auf einer initialen Machbarkeitsstudie im Zuge eines KWF-Projekts (Start.F&E) bei Bruno Ruhdorfer GmbH sollen nun in diesem Innovationsprojekt notwendige Retrofitting-Maßnahmen sowie auch Analysemethoden für eine zustandsbasierte Instandhaltung basierend auf Retrofitting identifiziert werden. Dies dient zugleich als Basis für ein angestrebtes FFG-Projekt (Ressourcenwende 2025) bei dem identifizierte Forschungslücken in zwei Branchen – Holz- und Metallverarbeitung – geschlossen werden sollen.

Mit dem vorliegenden Projekt wird nun das Ziel verfolgt, Potenziale zur zustandsbasierten Instandhaltung auf Basis von Retrofitting zu identifizieren und gemeinsam mit den beteiligten Partnern zu priorisieren. Danach werden entsprechende Messgrößen und -positionen bei den jeweiligen Anlagen identifiziert und die Sensorik installiert, um darauf aufbauend Methoden zur Datenanalyse zu Max. 5 Seiten inkl. Deckblatt untersuchen. Durch die Untersuchung dieser Methoden können einerseits der holzverarbeitenden Industrie ausformulierte Handlungsempfehlungen sowie Best Practices zur Verfügung gestellt werden und andererseits werden Forschungslücken ersichtlich, die im Rahmen des FFG-Projektes geschlossen und auch auf die metallverarbeitende Industrie übertragen werden sollen.

Hierbei werden Teilziele zu folgenden Bereichen verfolgt:

Potenzialbewertung

Im ersten Schritt soll analysiert werden, an welchen Anlagen die zustandsbasierte Instandhaltung auf Basis von Retrofitting den größten Nutzen bringen könnte. Dies können zum Beispiel „Bottleneck“ Maschinen sein, deren Ausfall besonders erfolgskritisch ist und die Unternehmensziele gefährden könnte.

Einflussfaktoren

Auf Basis des vorangegangenen Projektes sollen relevante Einflussfaktoren sowie Messgrößen, sofern möglich, auf die im Rahmen dieses Projektes betrachteten Maschinen transferiert werden. Etwaige Lücken im Bereich der Einflussfaktoren sollen geschlossen werden.

Versuchsplanung und -durchführung

Im Einklang mit den ökonomischen sowie ökologischen und langfristigen strategischen Zielen der Partnerunternehmen sollen Versuche nach den an der FH JOANNEUM, Institut Industrial Management, gängigen hohen Forschungsstandards geplant und durchgeführt werden. Im Sinne der Machbarkeitsstudie könnten hierbei Maschinen ausgeschlossen werden, an denen eine Retrofitting Maßnahme nicht sinnvoll möglich ist.

Datenanalyse

Zur Identifizierung von Anomalien sowie Optimierungspotenzialen im Sinne von zustandsbasierter Instandhaltung auf Basis von Retrofitting ist die Analyse der Daten erforderlich. Im Sinne der Machbarkeitsstudie könnten hierbei weitere Maschinen ausgeschlossen werden, bei denen die Datenaufzeichnung aufgrund einer Forschungslücke nicht die gewünschten Ergebnisse erbringen konnte.

Knowhow-Transfer

Ein wesentliches Ziel ist die Ableitung von Handlungsempfehlungen sowie Best Practices für die holzverarbeitende Industrie. Alle relevanten Erkenntnisse sollen den Partnerunternehmen in einem sinnvollen Rahmen übermittelt werden. Zudem wird ein kontinuierlicher Austausch zwischen den beteiligten Unternehmen über verschiedene Formate (Kick-off, Statusmeetings, Abschlusspräsentation) angestrebt. Außerdem ist davon auszugehen, dass unter Beachtung des beschriebenen Sachverhaltes unter den Teilzielen „Versuchsplanung und -durchführung“ sowie „Datenanalyse“ Forschungslücken ersichtlich werden, die für ein potenzielles FFG-Projekt ausgearbeitet werden sollen.

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